基于双流卷积神经网络的人脸欺诈检测OA

针对传统方法通常基于手工提取特征或单一特征进行真假人脸区分导致的跨数据集通用性不高的问题,论文提出了一种基于双流卷积神经网络的人脸欺诈检测方法。网络的一个分支将输入的RGB图像转为灰度图,经多尺度Retinex方法处理后传送到改进的MobileNet以提取光照特征。另一个分支将RGB图像直接馈送到改进的MobileNet中以提取人脸特征。最后,融合两个分支提取的特征,用于判断输入人脸图像的真实性。实验表明,该方法较于现有方法在通用性方面有很大提高。